在培养皿中生长的微生物克隆菌落具有形态多样、颜色不一的特点，传统图像处理方法识别菌落［17-21］主要通过对图片进行阈值分割、Canny算子边缘检测等计算，二值化后计算形态学参数 ［22］计算得到每个菌落的形态参数和位置。判别菌落是否合格主要依据形态学参数：菌落直径、圆形度、轴比、临近度等限制条件，最终辨别获得符合挑取要求的菌落信息。然而，菌落经常出现连体生长、连片生长等情况，培养皿底面可能存在文字标记、水汽液滴，菌液涂布过程中的操作不当还可能使图像中出现成片痕迹，同一菌种在不同生长条件下产生的菌落也存在较大差异，如图5所示。传统图像处理方法即便采用自适应阈值计算也很难适应这些复杂现象，导致有效单菌落的识别准确率降低，需要对每张图片进行参数人工调节。
